基于情感词典的情感分析

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思路以及代码都来源于下面两篇文章: 一个不知死活的胖子 : Python做文本情感分析之情感极性分析 Ran Fengzheng 的博客 : 基于情感词典的文本情感极性分析相关代码 基于情感词典的情感分析应该是最简单的情感分析方法了,大致说一下使用情感词典进行情感分析的思路: 对文档分词,找出文档中的情感词、否定词以及程度副词,然后判断每个情感词之前是否有否定词及程度副词,将它之前的否定词和程度副…

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seaborn导入数据集报错 <urlopen error [Errno 11004] getaddrinfo failed> 数据集链接超时,获取地址失败错误

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seaborn导入数据集报错 <urlopen error [Errno 11004] getaddrinfo failed> 数据集链接超时,获取地址失败错误 问题描述——seaborn导入数据集报错 <urlopen error [Errno 11004] getaddrinfo failed> 使用下面代码用seaborn模块绘制图形的时候,用seaborn自带的数据…

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win环境的radius服务器搭建

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1、下载服务器,解压就行吗,免安装,运行WinRadius.exe radius认证服务器-其它文档类资源-CSDN下载 2、点击设置-系统,查看系统设置,可以看到秘钥和认证端口 3、点击操作,添加账号,输入用户名密码即可添加成功 至此,radius服务器就可以正常使用了 4、调试,运行文件夹里的RadiusTest.exe 输入账号密码进行认证 查看日志,认证成功,说明配置没有问题 linux上…

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操作系统的安装

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操作系统的安装 首先准备一个容量大于4G的空u盘,之后制作PE系统。制作PE系统的工具可以使用WEPE或优启通等。之后将PE系统装进U盘中,各类PE软件的操作的大同小异,基本都是一键操作。之后在BIOS中设置U盘启动,不同的电脑因为主板型号不同,进入BIOS的按键也不同,进入BIOS的主要按键有:DEL,ESC,F1,F2,F8,F9,F10,F12.一般开机的第一个画面下方有提示。要注意正常情况…

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根据.wsdl文件,自动生成webservice的调用客户端

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1.工具:eclipse3.3或者是带有webservice插件的eclipse wsdl2java(这个本人没用过,具体长什么样不清楚) 2.步骤: 首先用浏览器访问webservice的站点,点击“webservice说明”链接,就打开了wsdl页面,或者直接使用 http://[webservice站点 ]/ service.asmx ?wsdl,其中红色部分,根据webservice的类名…

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[WUSTCTF2020]level1

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用ida打开level,查看字符串,有一个很明显的flag,打开,汇编 int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp) { FILE *stream; // ST08_8 signed int i; // [rsp+4h] [rbp-2Ch] char ptr[24]; // [rsp+10h] [rbp-20h] …

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重排和重绘的区别与联系

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一、基本概念 1.重排(重构/回流/reflow): 当渲染树中一个或多个元素的规模尺寸,布局,隐藏等发生改变时,需要重新构建渲染树, 就会形成重排。 2.重绘(repaint或redraw): 重绘是指一个元素外观的改变所触发的浏览器行为,浏览器会根据元素的新属性重新绘制,使元素呈现新的外观。重绘发生在元素的可见的外观被改变,但并没有影响到布局的时候。例如,仅修改DOM元素的字体颜色、背景颜色等…

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ACWING/2004. 错字

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题解 题目重点: 条件1:对于字符串的任意前缀,所包含的 ( 的数目都不少于 ) 的数目。 条件2:输入的字符串满足:最多只修改一个字符,即可变为平衡括号字符串。 因此本题限制在了只需要变化一个括号就一定能序列匹配! 结题思路: 分类:1.左右括号数R L相同;2.右括号需要转化为左括号:R=L+2;左括号需要转化为有括号:L=R+2 类型①:输出0直接 类型②:记录每个位置的从左到右 左右括号分…

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v-for必须保证template里的元素具有唯一key

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记一次v-for使用错误 错误搭配:template+v-for,提示不能绑定key属性 既然如此索性就不绑定key,还是报错: 要求template内部的元素绑定key属性,虽然麻烦了点还是尝试每个元素绑定key属性 一波操作感觉很ok,运行也成功,就是不经意间检查浏览器发现了一个错,长这样: 网上查了之后得到的解释:一个template(包括template)中同一个v-for里面不能有绑定相…

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Tensorflow实现DeepFM(代码分析)

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参考: 源码: https://github.com/ChenglongChen/tensorflow-DeepFM 原文下载: https://arxiv.org/abs/1703.04247 参看原文我们可以发现,deepfm由两部分组成:FM、deep,两部分共享一套输入,下面的介绍也从这两个方面展开。 1.FM部分 fm部分我的上篇文章 https://blog.csdn.net/guan…

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